在渲染中我们在做各种up sampling的时候，会常常使用poisson disk distribution。
常常来说，我们就知道这个东东效果很好，就作为一个“黑盒”工具来使用，和高斯blur有点像，反正就用了。
那这个poisson disk distribution到底是什么，为何有这样的特性呢？
简单人话
poisson disk distribution就受灵长类的视网膜细胞的分布启发得来的一种分布。
在做up sample的时候，以这样的方式来分布，正好契合视网膜细胞的特点，会被视觉系统感受最“自然”。
算是一个对症下药的得来。
details
采样（sample）
在数字信号处理中，采样就是：
In signal processing, sampling is the reduction of a continuous-time signal to a discrete-time signal
在视觉系统中，我们做的采样就是把连续的（相对视觉系统来说，不谈光子的理论）光信号，变成离散的视网膜细胞脉冲的过程，进而来完成视觉感知。
视网膜细胞的分布
这里就是视网膜细胞的分布，它满足这样的特点：
- 随机分布
- 细胞之间有一个最小距离
最后呈现这样的结果：
- 会把低频的走样（aliasing）变成高频的noise，也就是我们视觉上觉得更少的瑕疵；
上面这个高频noise也叫作 blue noise power spectrum（高频noise为主的）；
这里的关于noise可以看wikipedia这里color of noise；
blur noise power spectrum就是高频为主的noise；
poisson disk distribution
Poisson-disc sampling produces points that are tightly-packed,
but no closer to each other than a specified minimum distance,
resulting in a more natural pattern.
用途
各种up sampling，尤其是现在越来越多的raytracing的denoise系列的技术中心；
另外其自然分布的属性，也带来了树的分布以及树叶分布等；
referernce
- https://medium.com/@hemalatha.psna/implementation-of-poisson-disc-sampling-in-javascript-17665e406ce1
- Multi-ClassPoissonDiskSampling
- super sampling
- https://www.jasondavies.com/poisson-disc/
